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AI+IoT:物业管理与科技的梦幻结合

时间:2018-09-19 16:17来源:未知 作者:成忻 王正 点击:
毫无疑问,人工智能与物联网的结合,必将为社区提供更加高效、智能、便捷的服务,可以产生更多具有想象力的应用场景。

  原载于《现代物业·新业主》2018年7期/总第429期
 

  提到人工智能(Artificial Intelligence,AI),不得不让人想起2016年由谷歌旗下开发的围棋程序AlphaGo大战韩国围棋名将李世石并以4:1大胜,从此,“深度学习”和“算法”取代了“类人形机器人”,成为普罗大众对“人工智能”的新观念。或许正是这一科学的观念转变,带来了人工智能在近两年内不同领域内的重大发展——从自动驾驶到人脸识别——当然,还有物业管理。
 

  而提到物联网(Internet of Things,IoT),似乎原本就是建筑物运行理念当中“天然”的一部分:如何将楼宇中长久以来彼此孤立的各个空间、各种设备、各类管线相互连接,对建筑物整体进行更有效率的管理,一直是物业管理人孜孜以求的一个“梦想”。当无线传感器的单位成本大幅降低而可靠性得到提升之后,如何处理这些传感器产生的巨量数据,就成为物业管理人一个“幸福的烦恼”。
 

  从这个意义上说,人工智能和物联网的结合,就会是一种必然。
 

  于是在2018年,《现代物业》注意到了这样几宗重大的跨领域合作的诞生。
 

  碧桂园+腾讯

  2018年6月26日,腾讯与碧桂园服务签署“共建人工智能社区”合作协议,并在“云平台服务”和“云监控服务”两个领域启动联合研发项目,此举标志着双方正式携手共建国内首个“AI+服务”社区。
 

  腾讯云房地产行业运营总监徐勇群对《现代物业》说,本次与碧桂园的合作是相互选择的结果,腾讯在合作过程中的核心是做技术服务提供方以及碧桂园物业管理智能化的助手。“碧桂园在地产行业属于龙头企业,社区遍布全国,并且多数在当地均属于中高端社区。因此智能安防及边缘计算需求场景为业界最佳试验场,需要有强大的AI技术应用方面的合作伙伴一起开创业界先河。腾讯云作为业界拥有领先AI技术、物联网技术和物业社区平台能力互联网服务技术的提供商,能为碧桂园的实验场景提供强有力的技术保障。”


徐勇群

  “AI+服务”,主要包括社区安防、社区边缘计算;社区服务自主训练人工智能算法模型;社区AI应用服务;在AI场景化中主要将应用于监控识别保安员违规动作、车辆品牌识别;以图搜人,实时追踪社区可疑人员及锁定突发事件等。
 

  徐勇群解释,所谓“边缘计算”是一种在物理上靠近数据生成位置而处理数据的方法,即事物和人所在的现场区域。社区边缘计算是典型的物理上靠近数据生产位置处理数据场景的算法,如物业服务、社区安防、物业智能管理、社区物联网等业务应用场景均需要在社区本地完成计算和事务处理。特别是社区AI,大量的算法训练应用场景要在本地完成,以实现低延时、高稳定性、高可用性。
 

  例如AI如何发现保安员违规操作?腾讯调研后发现场景需求包括:是否可感知保安员到岗、在岗,保安员是否有抽烟等异常行为等。腾讯的实现方案分两大步骤:1、通过安防视频数据云端连接,不断采集岗亭安保人员行为数据,作为基础AI训练平台训练算法样本数据,有针对性地识别岗亭人员行为,包括抽烟、离岗;2、样本准确率到达可识别之后,算法平台稳定地针对视频数据做有效识别判断,应用系统会输出识别相应行为报告。
 

  AI的学习和判断能力,也可以运用在其他管理场景。徐勇群说:“伴随着AI技术的发展,以及在社区场景的训练平台的成熟,公共危害及社区风险也可以做到预先感知、实时预判、紧急联动。比如电梯夹人,其实是可以增加智能告警逻辑的,高空抛物也可以通过不管的样本训练学习识别,联动广播系统做告警及电子围栏设置等联动策略。”
 

  AI+服务核心的技术要求是人工智能AI训练平台,产品方案设计的宗旨是智能联动,比如当系统发现可疑人员进入社区,需要实现整体安保体系在这样的一个事件触发之后的协同调度。这是从应用系统、组织管理、应急机制等方方面面变革以往传统社区管理和业务管理方式。而要实现各种AI智能联动应用场景,离不开人工智能技术及算法训练平台的演进,也离不开物联网技术的连接能力。“AI的建设本质是降本增效,但是初期建设是有成本的,这点不假。但是从社区管理角度看,AI技术的发展和演进,本身是管理效率提升、社区服务体验优化、人员成本降低的。”
 

  2017年12月22日,腾讯对外发布了智慧社区开放平台“腾讯海纳”,腾讯官方称之为“腾讯又一款将‘互联网+’与传统行业深度融合的产品”。那么与碧桂园合作的“AI+社区”服务与“腾讯海纳”有何区别?是否会有某种功能上的重合或冲突?
 

  对此徐勇群解释道,AI+社区服务的本质,是依托边缘AI计算及物联网技术两大技术能力,解决社区人工智慧化服务,针对社区人员及设施设备管理优化,帮助物业管理企业达到降本增效,同时提升物业管理安全及园区管理智能化。而腾讯海纳是秉持腾讯连接人的战略基因,基于物业社区服务,通过更加开放的生态能力,通过连接业主,提供包括支付、报修、公告、新闻、门禁、广告等平台性服务,致力于构建社区生态平台。二者在物业社区有着前后台区别:腾讯海纳更偏前台,帮助物管连接业主;AI+社区服务更偏后台,帮助物管连接系统及设备,同时,让社区兼具智能化。对腾讯而言,目前面向地产行业,腾讯云作为B端业务总技术出口,整合了包括腾讯海纳、腾讯智慧建筑等产品方案能力,共同为地产企业各个业态服务。未来伴随对行业的深入,腾讯还将推出更多符合客户需求场景的产品方案能力。(关于腾讯海纳的报道请见《现代物业·新业主》2018年2-3期《腾讯海纳:科技巨头对物业管理的“惊鸿一瞥”》)
 

  第一物业+小米公司

  2018年7月9日,小米公司正式在港交所上市。小米CEO雷军曾在公司上市前向媒体表示,小米公司被看作是一家硬件公司还是一家互联网公司,对小米的上市有着重要的影响。因为,在雷军“生态链”的构想之下,小米公司经过多年的发展,已经初步具备了覆盖居家生活各个方面的智能生态链产品体系。
 

  但是,小米打通互联生态的“野心”似乎并不局限在居家的大门之内。就在小米上市前一个月,第一物业与小米公司就小米手机NFC门卡类应用达成战略合作,即将在其全国社区实现手机刷门禁即可出入小区的功能。凡是使用具有NFC功能小米手机的第一物业业主,都将可以用手机取代门禁卡。


小米手机NFC门禁

  第一物业(北京)股份有限公司总经理刘培庆向《现代物业》表示,此次双方能够达成合作,原因在于双方对“科技”的共鸣。“第一物业一直重视为业主打造绿色、健康、环保、便捷的生活场景,在自主研发服务产品的同时也会密切关注适用的科技产品。而作为互联网科技公司,小米也一直专注于智能家居生态链的建设,双方在这些点上不谋而合。我们是第一家也是目前惟一一家与小米合作此功能的物业服务企业。”


刘培庆

  他介绍说,第一物业目前可以实现小米手机开门禁的项目数量是16个,分布在北京、山西、上海等地。引入手机门禁功能,一是为了实现业主更加便利的生活方式,二是提升社区的安全保障。之前出于安全性的考虑,门卡模拟功能并不支持模拟加密卡,导致社区中很多小米用户无缘这一应用,但经过进一步开发,小米实现了最新的空白卡功能,在小米手机中开通一张空白卡,然后到物业服务中心写入门卡数据即可使用手机刷卡开门。目前小米的工作人员已在他们的社区完成了初步测试,效果很成功。
 

  刘培庆表示,目前双方的合作还仅限于小米手机门禁的落地与推广,与小米在居家物联网方面暂时没有合作,也暂时没有与其他手机品牌建立合作关系。但第一物业在营造绿色健康的居家环境层面已开始了探索,“例如使用智能摄像头、智能安防系统,把这些功能与物业服务链接起来”。
 

  他继续介绍,在物联网方面,第一物业建立了集中式的能耗监测分析平台,对全国项目数据进行统一分析,通过大数据处理,找到项目能源的最佳运行模式,这是企业实现节能降耗的重要手段之一;在远程监控系统中,第一物业在中控室增加了具有P2P功能的硬盘录像机,通过手机IDmss LiteApp与系统软件连接,可以显示各服务项目中控室、客服前台、园区的主要出入口等画面,提升服务质量的同时,实现了低成本远程监控;此外,第一物业通过云平台,应用EBA技术,监测冷热源设备、高压配电设备、消防安防等重要设备,实现对设施设备自动化运行、状态监控等重要功能。
 

  在建筑节能领域,通过持续优化人工智能算法,数据积累自动优化,形成自控模型的持续迭代,实现各类建筑节能策略的快速输出,实现比行业平均水平节能30%。此外,将AI摄像头运用在社区管理中,对社区动态进行精准、快速的反应,覆盖社区安全隐患点。
 

  最后他表示,第一物业目前依然以区域重点项目为试点的形式推进,让人工智能与物联网技术在社区的运用更加成熟,更加适用于用户后,再考虑大范围的应用。
 

  仲量联行+纵行科技

  纵行科技(ZiFiSense)2013年成立于英国剑桥,是英国“剑桥无线”(Cambridge Wireless)和日本ZETA联盟的创始会员,也是中国铁塔物联网业务最主要的合作伙伴之一。纵行科技主攻低功耗广域通信标准ZETA技术和“AIoT LPWAN智能前端”两大技术,具有从通信硬件到软件平台的端到端研发能力,形成了以建筑、工业设施和照明三大场景为主的行业应用解决方案。
 

  纵行科技CEO李卓群博士拥有超过20年的国内外无线网络和移动通信行业经验,他告诉《现代物业》,传统上楼宇的BA系统(Building Automation System)本质上也是一种对设备、对物的监控,且大众对此有较高的接受程度。从这个角度看,楼宇的物联网就有了一定的发展基础,市场需求也已经存在。楼宇物联网可以理解为通过无线通信技术将更多的传感器连接起来,用于监控楼宇的设施设备,实施起来简易快速,且能够覆盖更多的角落,实现无处不在的监控。楼宇物联网目前还处于早期开发阶段,应用案例不多,国外有一些公司做得比较成功,在国内这个市场则刚刚起步。


李卓群

  从成本来比较,传统BA系统使用有线布控,在新建楼宇中较易安装,但对存量楼宇来说,升级改造重新布线就会受到原有建筑结构上的很多限制,因此设备的安装和连接就会耗费更多物料和人工成本。而通过无线智能传感器来连接设备,会有两个好处:一是实施成本低、安装方便,只要在设备上加一个无线通信的传输和控制装置即可,无需布线,例如在电梯机房的集水坑中就无法布线,只能安装无线设备;另一个好处是,传统BA系统需要在大楼中设立一个单独的服务器机房,而使用物联网解决方案可以直接和云端连接,利用云端处理数据,且处理结果可以在不同的楼宇之间复用,可以大幅降低楼宇运行成本。
 

  不过,在安全性上,有线网络相对于早期无线传感器所使用的Wi-Fi、AP等通信方式还有一定的优势。安全性不够强也一度是制约无线物联网发展的一个因素。现在纵行科技自主知识产权的LPWAN物联网通讯技术ZETA已经得到大规模应用,为无线物联网的安全性带来了较大的提升。李卓群解释,目前市面上的Wi-Fi、AP等设备的频谱开放性较强,只要符合Wi-Fi标准就可以解码通讯数据。而ZETA技术使用的是“物”的专用通讯协议和专用通讯频谱,是专门为建筑物联网打造的,比较封闭,在一定程度上就保证了安全性。


ZETA无线浸水传感器使用场景


ZETA无线温湿度传感器使用场景


ZETA无线震动传感器使用场景

  除物联网外,纵行科技成功研发出一款带有“边缘智能计算”功能的模块,可部署于终端传感器,使之升级为“AIOT LPWAN智能前端”。李卓群介绍,人工智能是一个大概念,他们所开发的“边缘智能计算”是针对设施设备的健康状态的人工智能。用比喻来说,物联网传感器可以像创可贴一样“贴”在水泵、电梯或风机上,好比各种设备的无线“听诊器”,采集设备发出的噪声信号和振动信号数据并对此进行分析,来判断和预测设备的健康状况。
 

  而在计算方式上,传统的物联网做法,是把大量的数据不断地传到云端做综合分析。但这在楼宇设备设施上是很困难的。因为传感器为了便于安装多是电池供电的,有限的电池功率无法进行大量的数据传输。所谓“边缘计算- Edge AI”,就是用来解决这个矛盾的办法,即在传感器自身实现一定的数据分析和处理。其基本思路是传感器在云端进行一些“基础训练”,如了解设施设备的“健康/亚健康”工作模式;知道哪种振动频率或声音代表怎样的“病症”,实现传感器对设备情况的预判。这样,传感器传回云端的数据就是经过了初步判断的精简数据(例如自动判断设备的剩余寿命时间),而不用上传完整的原始数据,因而减少了电池功耗和传输负担。另一方面,物业管理人员通过云端中控平台可以直截了当地获得设备损耗或更新信息,提前进行预防性的维护处理,防止紧急情况发生并延长设备使用寿命。
 

  基于这样的思路,纵行科技的“AIOT LPWAN智能前端”就实现了一定程度的“去云化”处理,将本地化计算和云端计算相结合。李卓群认为有两个痛点得到了解决:
 

  第一,云端人工智能数据处理的前提是要有大量的数据支持回传,而大量数据回传要消耗通讯带宽。例如楼宇的弱电房、强电房以及地下机电设备,Wi-Fi信号无法覆盖,有线网络的布线在这些地方也十分困难,基本不可能实现,更不用说连接光纤。客观条件限制了无法满足大量数据上传所需的带宽。
 

  第二,数据的传输需要耗费能量。如果传感器采集完的数据要实时发送,即便有光纤支持带宽,它的电池也支撑不了大量数据回传,所以必须在本地(前端)实现一定的数据处理。如此便可不依赖大带宽,也不依赖大量供电,一个5号电池就可以实现在前端的数据处理。
 

  无线传感器的使用大幅拓宽了物业管理人员的监控范围,覆盖了过去人工无法达到的“盲区”。例如,水位/漏水传感器可以监测到蓄水池水位是否超过警戒线或何处发生漏水导致设备电机烧毁,有效降低事故发生的概率。另外,物联网监测设备投入成本较小,使用后对楼宇运营成本的监测更为准确可靠,使楼宇运营的投入产出比更为可控。依靠物联网技术,纵行科技在上海亚太万豪酒店的物业管理系统升级改造项目,最终实现了故障误报率低于千分之四,重复性巡检工作量减少80%,人工成本降低40%。
 

  不仅是酒店,包括写字楼、工厂、住宅等,物联网设备都可以进行覆盖。李卓群透露,写字楼方面纵行科技已和仲量联行开展合作,从上海开始向全国各地推广。北京奔驰汽车总装工厂也开始使用纵行科技的物联网技术监测工业生产机器人的运行情况。“楼宇电梯的电机和工厂机器升降机的电机其实是很接近的,所以有很多共性的应用。”
 

  合作采用了LPWAN物联网通信技术的仲量联行,也是各类物联网技术和人工智能技术的积极利用者。仲量联行物业与资产管理部中国区业务拓展总监张启威向《现代物业》介绍,仲量联行自主开发了众多功能强大的服务交付平台,为客户提供即时工作流程管理、数据搜索、基准建立和文件存储等服务。这些创新技术平台主要分为分析、交易和管理三大类,其中管理类的主要包括:

  ——智控中心:实时远程监视所有楼宇设备的管理运营,并收集分析数据的智能平台;

  ——Acumen:在线管理和报告工具,通过单一平台提供楼宇和资产租户的全面信息;

  ——Evolution:将楼宇计划预修、工作单和租户服务需求整合的线上平台;

  ——ESP:可在单一设施、楼宇和资产组合中运行,并提供节能环保相关数据的网络应用程序;

  ——CMO:项目综合运营管理的内部审计和合规审核平台。
 

  除了这些技术平台的开发运用,仲量联行还“聘用”机器人JiLL成为仲量联行的前台接待员,为全自动化访客管理解决方案树立范例。
 

  智控中心作为楼宇运行管理的“神经网络”,将物联网和人工智能进行了整体性的融合,并已在上海宝地广场项目得到整体应用。智控中心所使用的主要无线传感器类别包括:温湿度感应器、光照度检测器、振动检测器、声音识别器、浸水检测器、水位监测器和人体感应器等。与它们相对应的设备或建筑部位分别是:

  ——温湿度感应器:对温湿度比较敏感的机房,比如高配站、电梯机房等;

  ——振动检测器:水泵和电梯曳引机等;

  ——声音识别器:水泵和冷却塔等;

  ——浸水检测器:水泵房和IT机房等;

  ——水位监测器:生活水箱和消防水箱和地下室的集水井等。


智控中心无线传感器类型

  张启威介绍,在物联网实现途径上,智控中心利用楼宇现有的自动化系统(如楼宇自控系统、安防系统、消防系统等)及相关传感器收集设施设备运行数据,并在适当的部位增加无线传感器(物联网系统)进行补盲,收集的数据集中存储、管理和分析,并用于实时报警、工程管理、能源管理、故障分析、数据分析、定制报告、7×24小时值班平台等功能的实现。


张启威

  在实际应用中,成效最为明显的是报警功能。在安装智控中心之前,所有的设施设备需要人工进行不断的监察,以预防非正常情况的出现。而安装了之后,系统能自动比对分析收集到的数据,排查出与正常情况有异的数据并及时报警。张启威表示,对于安装了智控中心的业主来说,他们能利用所有收集的楼宇设施设备数据和报警信息,提高楼宇的运营效率。
 

  其他方面,仲量联行在2017年推出了JLL Spark这一全球业务,通过识别和提供新的由科技驱动的解决方案,将新兴数字工具和数据洞察力与公司已积累的市场经验相结合,为公司现有的房地产科技(proptech)注入了新的活力。2018年6月,JLL Spark宣布成立一支投资额为1亿美元的全球房地产科技风投基金,将投资于旨在利用科技改善房地产体验的初创公司;随后,又与联实集团联合宣布在新加坡启动首个亚太房地产科技加速器计划——Propell Asia,以帮助亚太区的初创企业与商业房地产市场有效对接;此外,公司携手全球最大的黑客马拉松活动主办者天使黑客(AngelHack),于6月分别在北京、深圳、上海三地为中国极客带来以“无缝技术”为主题的针对房地产科技领域的编程马拉松比赛。这些举措均为仲量联行推动proptech发展的重要行动。
 

  未来雏形已现

  “新的人工智能与物联网技术应用正逐步渗透到包括运营管理、增值服务、高端体验等。”第一物业刘培庆这样评价道。他说,例如在设施管理的运营过程中,人、机、物时刻都在进行信息的交互,这种信息交互形成的数据库不仅有利于设施管理者了解设施运营的现状,还为项目运营效率的不断提升提供了依据,但这对物业管理人员的专业程度、掌握自动化技术的能力提出了要求,此外就是基于硬件标准的统一以及运营大数据的形成,才能实现真正的智能。
 

  对于未来楼宇物联网的发展,纵行科技李卓群说:“现在我们只是进行设备设施的监测,但它可能很容易就跟互联网打通,我们称为‘服务的闭环’。比如你发现某个风机或机电出故障了,你的系统甚至可以帮你派单,把这个故障分发给相关的负责人,甚至可以帮你呼叫专业的第三方物业维修团队。这其实是蛮有意思的一个发展趋势”。并且他认为,物联网技术在未来一两年就可以得到快速发展,“因为基本技术都有了,现在的瓶颈可能在于它所收集的数据还不够多。当收集的数据越来越多,威力就越来越大,这就是人工智能+物联网的一个特色。所谓的人工智能都是数据驱动的。我们的系统在行业中用的时间越久,带来的惊喜就会越来越多,积累了足够多的数据之后可以做更多的事,这就是它的优点所在。”
 

  腾讯徐勇群也同意这一观点,他说:“人工智能的发展其实本质是人工先行,后智能。在对社区物业服务的训练学习过程中还是离不开人的经验判断,机器语言需要一个学习判断的过程。同时机器语言的学习会需要大量的样本,因此学习市场跟样本量是有一定的关联,要求样本足够多,场景足够清晰。样本数的多少不在于社区多少,会根据不同的应用算法或者不同学习训练机制而不同。学习的时长会降低。反之亦然。”
 

  而对于今后AI和物联网技术的开发前景,徐勇群表示,总体上腾讯希望和地产企业在物理空间上共建一个数字化的智能空间,用智能的技术连接人、服务、硬件设备、运营管理,可以应用到社区方方面面,“比如通过识别社区face ID(面容身份,也就是俗称的‘刷脸’),从而推荐更精准个性化的物业服务;例如社区健康服务,基于AI识别及大数据分析,可以实现对个人的身体健康状况做精细分析判断,从而制订出相应的的健康计划及康养计划。”
 

  毫无疑问,人工智能与物联网的结合,必将为社区提供更加高效、智能、便捷的服务,可以产生更多具有想象力的应用场景。

(责任编辑:django)
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